AI 自动化办公生成邮件后谁来点发送？
AI 自动化办公可以起草邮件、纪要和通知，但发送前应设置责任人、敏感词、附件、收件人和回滚检查。
真实问题：自动生成不等于自动发送
AI 自动化办公最容易被高估的环节，是把“起草得不错”误认为“可以直接发出”。邮件、会议通知、客户回复和内部公告都带有责任归属，一旦收件人错、附件错、报价错或语气不合适，后续补救成本远高于节省的几分钟。模型可以根据上下文生成文本，却不知道公司当前是否允许承诺某个交付日期，也不知道附件是否包含旧版本报价。永沃云枢在 https://ai.jn83.com 的办公场景里，会把 AI 模型接口定位为草稿助手和检查助手，而不是默认发送者。发送动作必须有明确责任人，尤其是对外客户、财务、人事和合同相关邮件。
适用场景
适用于客服邮件、销售跟进、会议纪要分发、工单通知、周报发送、合同批注回复和批量运营通知。若企业通过 Codex 接入或开发者 AI 调用把邮件生成嵌入内部系统，就更要把“生成、复核、发送、归档”拆成四步。使用 CCSwitch 配置不同模型时，也要记录哪类邮件可以用低风险模型，哪类邮件必须走更稳的人工复核流程。
操作步骤：设置发送前五道确认
第一道确认是收件人：检查 To、CC、BCC 是否符合业务关系，外部客户和内部群组不要混用。第二道确认是附件：文件名、版本号、权限和脱敏状态必须正确。第三道确认是事实：金额、日期、联系人、任务 owner 和承诺时间要和来源资料一致。第四道确认是语气：投诉、退款、延期和故障通知不应使用过度承诺或模板化安抚。第五道确认是留痕：发送人、AI 生成时间、人工修改点和最终发送版本要能追溯。Codex 可以帮你检查流程文档、生成复核清单或比对草稿差异，但不应绕过责任人直接触发真实发送。
排错路径：发错后先止损，再追生成链路
如果已经发错，第一步不是追责模型，而是确认影响范围：发给了谁、是否包含附件、是否泄露敏感信息、是否需要撤回或补充说明。第二步，保存最终发送版本和 AI 草稿版本，比较人工修改前后差异。第三步，回查输入资料是否错误、提示词是否要求过度自动化、收件人字段是否来自旧表格。第四步，把问题归类为资料源错误、模型生成错误、人工复核漏项或系统权限问题。只有分清责任链，下一次才知道是改提示词、改 UI、改权限，还是增加发送前拦截。
常见问题 / 避坑
问：内部周报能不能自动发送？低风险周报可以自动定时，但仍要有取消窗口和抽样复核。问：客服回复是否必须人工看？涉及退款、投诉、账号和隐私的回复必须人工确认。问：AI 生成的附件摘要能不能代替原附件？不能，摘要只能辅助阅读，最终以原件为准。问：如何避免模板味太重？保留具体事实、明确下一步和责任人，不要堆叠空泛安抚。问：日志会不会泄露隐私？日志应脱敏，只保留必要字段和审计编号。
检查清单
是否设置发送责任人；收件人和抄送是否复核；附件版本和权限是否正确；金额、日期和承诺是否有来源；敏感词和禁用承诺是否检查；最终版本是否归档；AI API 接入日志是否脱敏；站内 SOP 是否链接到 AI 自动化办公、AI API、Codex 和客服回复审计相关页面。
验收建议：把发送按钮前移到人工确认之后
系统设计上，不要让 AI 草稿页和真实发送动作挨得太近。更好的流程是先生成草稿，再进入复核页，复核页明确展示收件人、附件、来源字段、敏感提示和人工修改记录，最后才出现发送按钮。对于批量通知，应先抽取前几封让责任人确认，再开放整批发送。若需要 Codex 帮忙检查页面或流程文档，可以让它验证是否存在跳过复核的路径、是否有日志字段、是否保留取消窗口。这样 AI 自动化办公的价值仍然在节省起草和检查时间，而不是把责任不清的发送动作交给模型。补充一点流程细节：复核页不要只显示 AI 生成正文，还要显示资料来源和字段更新时间。责任人发现来源过旧时，应能退回重新生成，而不是在旧草稿上继续修改。
补充做法：为发送确认留下审批记录
真正能降低风险的不是多一个弹窗，而是每次发送都有可追溯的审批记录。记录不需要复杂，至少包含草稿编号、生成模型或 profile、责任人、人工修改摘要、发送时间和异常备注。比如 AI 起草了一封延期通知，责任人把“尽快交付”改成了具体日期，这个修改点就应该进入记录，因为它代表最终承诺来自人工确认。批量邮件还应记录抽样比例和被抽中的样本编号，后续如果客户反馈内容不一致，可以快速定位是资料源、模板、AI API 接入层还是人工复核环节的问题。审批记录也能帮助团队判断哪些邮件类型已经稳定，哪些仍然需要更严格的人工把关。